Проверка знаний: Новый подход к оценке языковых моделей

Исследователи предлагают принципиально новый метод проверки способности больших языковых моделей понимать и использовать сложные знания.

Исследователи предлагают принципиально новый метод проверки способности больших языковых моделей понимать и использовать сложные знания.

Исследователи показали, что масштабное обучение моделей предсказанию следующего аудио-токена открывает путь к созданию систем, способных к обучению в процессе использования и превосходящих закрытые аналоги.

Исследователи представили SeedProteo — модель, позволяющую конструировать белки с заданными свойствами, используя возможности диффузионных моделей и всесторонний учёт атомной структуры.
![Оценка понимания физических законов моделью осуществляется посредством фреймворка PhyAVBench, использующего тест чувствительности к физическим параметрам (APST), в котором сравниваются сгенерированные аудиохарактеристики, полученные при небольших изменениях физических переменных (например, материала), с ожидаемыми закономерностями, а количественная оценка согласованности выражается в виде показателя контрастного физического отклика [latex]CPRS[/latex].](https://arxiv.org/html/2512.23994v1/x1.png)
Ученые разработали новый комплексный тест, позволяющий оценить, насколько хорошо модели искусственного интеллекта понимают физические законы, лежащие в основе звука и видео.

В статье представлена инновационная система, способная предсказывать поведение человека, обусловленное эмоциями, сохраняя при этом общие возможности моделирования мира.

Новое исследование показывает, что большие языковые модели демонстрируют структуру, согласующуюся с принципами байесовского вывода, организуя неопределенность в рамках низкоразмерных ‘многообразий ценностей’.
![Байесовские барьеры, учитывающие энергию системы, обеспечивают консервативную оценку небезопасных областей фазового пространства (q,p), ограничивая их при условиях [latex]q \geq -1[/latex], [latex]0.15 \leq H(q,p)[/latex] и [latex]H(q,p) \leq 0.75[/latex], что демонстрирует возможность локального контроля над динамикой системы без необходимости в глобальном архитектурном решении.](https://arxiv.org/html/2512.24493v1/figs/cbf_kin_tot_comb.png)
В статье представлен метод обеспечения безопасности при управлении сложными механическими системами, основанный на сочетании машинного обучения и строгих математических гарантий.

Новое исследование показывает, как механизм Infini-Attention позволяет улучшить процесс обучения небольших языковых моделей и расширить их возможности в работе с длинными последовательностями.

Новое исследование демонстрирует, как анализ частотных характеристик связей в мозге позволяет с высокой точностью определить, о чем думает человек.

Исследователи разработали алгоритм, гарантирующий сходимость в обучении с подкреплением за счет адаптивной корректировки весов и учета стационарной нормы оператора Беллмана.